涩涩污黄色

他们都穿着厚重的防护服，戴着口罩和护目镜，虽然只能大概看清楚他们脸的轮廓，但是我仍然能真切的感受到他们那遮挡不住的亲切笑容。接着，我又听到了他们那充满青春气息而又带着浓浓的四川腔调的声音，顿时感觉身体好了很多，好像病毒也没那么可怕了。四川人一开口给人的感觉就特别亲切，充满热情、声音抑扬顿挫，只要他们一开口说话你就会感到特别开心。

慧安金科在这种场景下我们运用无监督的机器学习、异常检测的学习，利用少量标签和海量数据上大规模账号建立的关联分析和行为异常结合起来，设计了一整套的解决方案。我们看一下在这样的挑战下，我们看到，如果我们只有少量的标签，可以看到如图这里有些浅红色的是坏账，浅绿色的是好账户，是已知的标签，在这样的情况下我们用机器学习可以训练一个模型，就是看到的这条虚实线是有监督的机器学习，在这种情况下它可以做一些分类，但是可以看到对于很多正常账户，行为非常不一样的情况下，它会在这个地方有可能会犯错误，把这些正常的账户分类到风险账户。同时我们周围很多很多有风险的账户，特别是对于由黑产、灰产所操控，特别是集中操控的多个账户，在没有行为表现的情况下，这些有监督的机器学习做分类的时候有可能会把这些集中操控被黑/灰产创造的账户，分类到正常账户里，这样会犯很多错误。利用半监督机器学习融合图分析聚类的方法，先对账户的关联和行为方式先做聚类，聚类出一个个团伙，在团伙基础上做标签传播，把好的标签通过相似性、关联性传播到这些关联非常紧密的人身上，再做分类的时候，学习出来一个半监督模型的分类，就是如图这条实线，它的分类就可以很好的把正常账户和有关联的风险账户非常完整的分开，这就是用半监督和无监督的方法。整个建模过程不完全依赖于标签，而更多依赖于行为的异常和关联的异常。这样我们就对原来用户的行为进行，不但关心它的行为交易异常，深维关联出来异常的事，把单账户的行为和多账户的行为异常一起来做，在很多情况下，即使账户没有风险行为、没有交易行为但是有关联异常也可以提前检测出来，实现风险管控从事后到事前的检测方式。

在今年的市场中，天弘固收的量化模型经受住了实战的考验。王昌俊告诉了记者两个实例：“今年初，我们认为市场会有较大的机会，例如三年期债券品种呈现出明显的性价比和配置价值，我们做了拉长久期的操作，当时的决策是基于定价层面上的量化判断而得到的。另一个实例是今年4月份资管新规落地，在执行层面上非常严格。我们观察到表外的融资包括机构委外规模明显收缩，判断对信用产品会产生较大的影响，所以很快减持了所有低等级、对表外融资非常依赖的品种。之后，随着央行数次降准，我们又基于趋势性的量化指标做了一些交易，取得了不错的回报。以上这些都是量化在决策和操作层面所起的作用。”

跨界联盟源于竞争实现规模效益的同时，航空公司联盟不稳定性日益凸显。航空联盟内的部分大型航空公司出于自身利益最大化考虑，为新加入航空公司或者中小型航空公司设置了非常严格的入盟条件，导致中小型航企入盟所增加的额外成本远超过入盟后的短期收益增量；联盟成员出于自身在特定区域市场的竞争需要，与联盟外的跨国航空公司开展国际业务合作，航空公司去联盟化的趋势明显。“例如，2017年3月28日，南航和美国航空签署协议，美航以2亿美元购入南航H股，双方计划在航线代码共享和地面设施保障方面开展深度合作。香港国泰航空和德国汉莎航空集团在法兰克福也签署了战略合作协议，双方在优势互补航线上实施代码共享。”綦琦介绍说。

截止2017年，蒂尔已斥资700多万美元用于资助专门研究延长寿命的公益组织——玛土撒拉基金会（Methuselah Foundation）。蒂尔还和一家研究低温技术的公司Alcor签订了“人体冷冻计划”：当遇到不治之症时，该公司可以提供把身体冷冻起来的服务，等到有了治疗方案再解冻。

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